Van ruwe meetdata naar betrouwbare technische inzichten

In moderne technische systemen is meetdata overal. Sensoren meten continu trillingen, druk, temperatuur, stroming en elektrische signalen.
In de praktijk blijkt die data zelden schoon. Ruis, verstoringen en instabiel gedrag maken het lastig om te bepalen wat een systeem écht doet.

Signal processing is het vakgebied waarmee engineers dit probleem oplossen.

In deze training leer je hoe je meetdata analyseert, structureert en interpreteert zodat je er technisch onderbouwde conclusies uit kunt trekken. Niet door grafieken te bekijken, maar door te begrijpen wat er in het signaal gebeurt.

Na deze training kun je:
– Fourier- en frequentieanalyse toepassen op echte signalen
– filters ontwerpen en begrijpen waarom ze werken
– tijd- en frequentiedomein combineren
– signalen analyseren met Python
– meetdata interpreteren in plaats van alleen visualiseren

De focus ligt steeds op: wat zie ik, waarom gebeurt dit, en wat betekent dit technisch.

De methode wordt breed toegepast: in de machinebouw om trillingen van elektromotoren te analyseren en lagerschade of onbalans te detecteren; in de procesindustrie om druk- en debietsignalen te beoordelen, cavitatie in pompen te herkennen en afwijkingen in regelkleppen te vinden; in de energiesector voor het meten van harmonischen en spanningskwaliteit; in de chemie en petrochemie bij het monitoren van roerwerken, compressoren en leidingsystemen; in de civiele techniek voor het volgen van resonanties en materiaalspanningen in bruggen en gebouwen; in de maritieme en offshore-industrie voor vibratieanalyse van aandrijflijnen en pompsystemen; en in de medische technologie voor MRI-reconstructie, EEG-analyse en ruisfiltering.

Fourier-analyse bewijst zijn waarde in vrijwel elk technisch domein waar signalen en data een rol spelen; van fabrieken tot windturbines en van scheepsmotoren tot laboratoria.

Deze training is bedoeld voor engineers die werken met meetdata en sensoren en willen begrijpen wat hun data werkelijk betekent.

De training sluit aan bij:
– instrumentation engineers
– automation engineers
– mechanical engineers die werken met trillingen of dynamisch gedrag
– engineers in R&D, maintenance of asset management
– engineers die met Python werken en hun analysevaardigheden willen verdiepen

De training vereist technisch inzicht, maar geen academische achtergrond in signaaltheorie. Wiskunde wordt functioneel ingezet, steeds gekoppeld aan praktische toepassingen.

Tijdens de training bouw je een eigen analysetool in Python met een grafische interface.
Daarmee kun je signalen visualiseren, filteren en interpreteren in je eigen werkomgeving. De tool is na afloop volledig van jou en direct te gebruiken in de praktijk.